Cuando los datos salvan vidas

El Día de la Estadística se celebra el 20 de octubre, fecha proclamada por la ONU en 2010 para reconocer la importancia de los datos en la toma de decisiones y el desarrollo sostenible. Este hito busca destacar el valor de la estadística oficial en la planificación de políticas públicas y el seguimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Además, promueve la calidad, transparencia y accesibilidad de la información estadística.

En este día vale la pena reflexionar sobre la base de muchos de los avances tecnológicos que damos por sentados hoy. La Inteligencia Artificial, a pesar de su aparente sofisticación, se apoya en siglos de desarrollo estadístico y matemático. Herramientas como la probabilidad, la inferencia y la modelación de datos han permitido la creación de algoritmos que hoy sustentan desde el aprendizaje automático hasta los modelos generativos. Gracias al poder computacional y a la capacidad de automatizar procesos, la IA puede transformar enormes volúmenes de información en aplicaciones concretas que impactan nuestra vida cotidiana.

Para comprender mejor esta conexión, basta con observar una red neuronal, utilizada en el aprendizaje profundo y presente en herramientas como ChatGPT. Cada “neurona” dentro de la red realiza un cálculo sencillo a partir de los datos de entrada y aplica una función de activación, que determina si la información se transmite a la siguiente capa. Estas funciones no son fórmulas mágicas: muchas se basan en conceptos estadísticos clásicos, como la distribución normal. De este modo, incluso los sistemas más avanzados dependen de principios matemáticos y estadísticos que permiten a los modelos aprender, generalizar y generar predicciones confiables.

No debemos perder de vista que la Estadística constituye el cimiento de todo este desarrollo. Sin los métodos que permiten analizar datos, identificar patrones y validar resultados, los modelos actuales simplemente no podrían existir. Esta relación se vuelve especialmente relevante en el ámbito de la salud, donde la combinación de Estadística e Inteligencia Artificial permite analizar bases de datos clínicos, construir modelos predictivos de riesgo, optimizar tratamientos y mejorar la gestión de recursos sanitarios. Sin embargo, a pesar de su potencial para mejorar diagnósticos y tratamientos, la IA no puede reemplazar la dimensión humana del cuidado: la empatía, el juicio clínico y la comprensión del contexto de cada paciente siguen siendo insustituibles. La clave está en integrar la IA como herramienta complementaria que potencie, y no reemplace, el trabajo de los profesionales de la salud.

Más allá de la innovación tecnológica, lo central es reconocer que cada avance en IA sigue anclado en principios estadísticos que garantizan rigor, confiabilidad y capacidad de interpretación en contextos tan sensibles como el cuidado de la salud. En definitiva, la Inteligencia Artificial no es magia ni un desarrollo aislado, sino el resultado de siglos de trabajo estadístico y matemático. Mantener este enfoque asegura que los avances en IA sean sólidos, aplicables y, sobre todo, capaces de generar un impacto real en la vida de las personas.